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q6000显卡cuda

GPU云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务,适用于机器学习、视觉处理等多种场景

社区干货

【发布】多模态 VisualGLM-6B,最低只需 8.7G 显存

用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4量化级别下最低只需8.7G显存)。 **二、使用**模型推理使用pip安装依赖``` pip install -r requirements.txt ```此时默认会安装deepspeed库(支持sat库训练),此库对于模型推理并非必要,同时部分Windows环境安装此库时会遇到问题。如果想绕过deep...

火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导

=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666880&x-signature=gsaVLbHCgJ8PywD1%2B5mQiINx%2Btc%3D)2. 在实例类型中,选择GPU计算型,可以看到有A30、A10、V100等GPU显卡的ECS云主机,操作系统镜像选择Ubuntu 带GPU驱动的镜像,火山引擎默认提供的GPU驱动版本为CUDA11.3,如果需要升级版本的话可以参考后面的步骤,配置GPU服务器。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/c940b0b0854c42c796ec4...

我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文

3.CUDA8.04.cuDNN5.Python 3.5**需要注意的是,CUDA8.0是NVIDIA显卡才能安装的,不安装CUDA8.0的话,TensorFlow只能用电脑的CPU来计算了,计算速度会大打折扣。## 2.TensorFlow安装过程### 2.1 安装anaconda进... qt5<5.13, which is not installed. spyder> 5.1.5 requires pyqtwebengine<5.13, which is not installed. conda-repo-cli 1.0.4 requires pathlib, which is not installed. > anaconda-project 0.10....

【发布】LongBench:衡量模型的「长」

[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/50b22296c826462a8476e0f6846bb7e7~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714580441&x-signature=QyEnTdtmz... `CUDA\_VISIBLE\_DEVICES=0 python pred.py` ```可以在`pred/`文件夹下得到模型在所有数据集下的输出,此后运行eval.py的评测代码: ``` `python eval.py` ```...

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q6000显卡cuda-优选内容

安装CUDA工具包
CUDA工具包介绍CUDA(Compute Unified Device Architecture)是NVIDIA推出的运算平台,该平台使GPU能够解决复杂的计算问题,包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并行计算引擎。 GPU云服务器采用NVIDIA显卡,则需要安装CUDA开发运行环境。建议您安装最新版本的CUDA驱动,适用于任何Linux或Windows发行版,包括CentOS、Ubuntu、Debian、Windows等。 操作场景如果您在创建GPU实例时未同时安装CUDA,则需要在创建GPU实例后,参考本文手动安...
新功能发布记录
CUDA和CUDNN库。 全部 商用 驱动安装指引 2023年11月24日序号 功能描述 发布地域 阶段 文档 1 邀测上线GPU计算型gni3实例。 华东2(上海) 邀测 GPU计算型gni3 2023年09月08日序号 功能描述 发布地域 阶段 文档 1 部... 邀测 管理vePFS存储资源 2022年12月13日序号 功能描述 发布地域 阶段 文档 1 搭载T4显卡的GPU计算型g1te、g1tl实例支持手动安装GRID驱动并激活License服务。 华北2(北京) 商用 安装GRID驱动 卸载GRID驱动 2022...
NVIDIA驱动安装指引
您可以配合CUDA、cuDNN库更高效的使用GPU卡。 免费 GRID驱动 用于获得GPU卡的图形加速能力,适用于OpenGL等图形计算的场景。 需购买NVIDIA GRID License 公共镜像安装GPU驱动方式一:后台自动安装GPU驱动您可以在创建... 搭载了T4显卡的GPU实例可以参考安装GRID驱动章节安装GRID驱动并激活License。 GRID驱动的卸载方法请参见卸载GRID驱动。 自定义镜像安装GPU驱动或GRID驱动若您使用自定义镜像,请您首先确认已卸载不符合需求的NVI...
NVIDIA驱动FAQ
解决方案:在实例内运行rpm -qa grep $(uname -r)命令查看kernel和kernel-devel的版本号,检测版本是否一致。若不一致,请从正规渠道下载对应的kernel-devel包,再重新安装驱动。 执行nvidia-smi命令查看的CUDA版本和实际的安装版本为何不一致?执行nvidia-smi命令查询到的CUDA版本代表您的GPU实例可以支持的最高CUDA版本,并不代表您实际安装的CUDA版本。 如何查询GPU显卡的详细信息?不同操作系统的GPU实例,查看GPU显卡信息的操作如...

q6000显卡cuda-相关内容

安装NVIDIA-Fabric Manager软件包

操作场景NVIDIA-Fabric Manager服务可以使多A100/A800显卡间通过NVSwitch互联。有关NVSwitch的更多介绍,请参见NVIDIA官网。 说明 搭载A100/A800显卡的实例请参见实例规格介绍,如果未安装与GPU驱动版本对应的NVIDIA... 方式一:通过安装包安装CentOS 8.x wget https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/rhel8/x86_64/nvidia-fabric-manager-470.57.02-1.x86_64.rpmrpm -ivh nvidia-fabric-manager-470.57.02-1.x86_...

安装NVIDIA GRID驱动

操作场景搭载了T4、A10显卡的GPU计算型实例如需使用OpenGL图形图像处理能力,则需要安装NVIDIA GRID驱动并自行购买NVIDIA官方发布的GRID License。本文主要介绍如何申请License,并配置License服务器和安装GRID驱动。... CUDA Version代表GRID驱动支持的CUDA最高版本。 配置并激活License服务。执行cd /etc/nvidia命令切换至/etc/nvidia目录。 执行以下命令创建gridd.conf文件。cp gridd.conf.template gridd.conf 执行vim gridd.con...

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GPU-使用Llama.cpp量化Llama2模型

本文以搭载了一张V100显卡的ecs.g1ve.2xlarge实例,介绍如何在云服务器上利用Llama.cpp执行Llama2-7B模型的量化,并对比基于CPU的推理和基于GPU的推理速度。 背景信息Llama.cpp简介Llama.cpp是使用C++语言编写的大模... CUDA:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。本文以CUDA 12.2为例。 CUDNN:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。本文以8.5.0.96为例。 运行环境: Transformers:一种神经网络架构,用于语言建模、文本生成和...

GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用

本文以搭载了一张V100显卡的ecs.g1ve.2xlarge实例,介绍如何在GPU云服务器上基于Diffusers搭建SDXL 1.0的base + refiner组合模型。 背景信息SDXL Stable Diffusion XL(简称SDXL)是最新的图像生成模型,与之前的SD模型... Pytorch使用CUDA进行GPU加速时,在GPU驱动已经安装的情况下,依然不能使用,很可能是版本不匹配的问题,请严格关注虚拟环境中CUDA与Pytorch的版本匹配情况。 Anaconda:获取包且对包能够进行管理的工具,包含了Conda、P...

HPC裸金属-基于NCCL的单机/多机RDMA网络性能测试

背景信息ebmhpcpni2l实例搭载NVIDIA A800显卡,同时支持800Gbps RDMA高速网络,大幅提升集群通信性能,提高大规模训练加速比。更多信息,请参见高性能计算GPU型ebmhpcpni2l。 NCCL是NVIDIA的集合通信库,支持安装在单个节点或多个节点的大量GPU卡上,实现多个GPU的快速通信。 关键组件本文所述操作需要安装的软件包介绍如下。 关键组件 说明 NVIDIA驱动 GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。 CUDA工具包:使GPU能够解决复杂计算问题...

GPU-部署ChatGLM-6B模型

支持在消费级的显卡上进行本地部署(INT4量化级别下最低只需6GB显存)。ChatGLM-6B使用了和ChatGLM相同的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约1T标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持,62亿参数的ChatGLM-6B已经能生成相当符合人类偏好的回答。 软件要求注意 部署ChatGLM-6B语言模型时,需保证CUDA版本 ≥ 11.4。 NVIDIA驱动:GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以535.86.10为例...

GPU-部署基于DeepSpeed-Chat的行业大模型

本文以搭载了一张A100显卡的ecs.pni2.3xlarge为例,介绍如何在GPU云服务器上进行DeepSpeed-Chat模型的微调训练。 背景信息DeepSpeed-Chat简介 DeepSpeed-Chat是微软新公布的用来训练类ChatGPT模型的一套代码,该套代... export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.4export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/binexport LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_HOME/lib64 按esc退出编辑模式,输入:wq并按Enter键,保存并退出文件。 执行source ~/.bash...

火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导

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